清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Electrical Fault Detection Equipment Based on Infrared Image Fusion

计算机科学 人工智能 计算机视觉 断层(地质) 图像融合 功率(物理) 电气设备 故障检测与隔离 光学(聚焦) 特征(语言学) 图像(数学) 电气工程 工程类 哲学 地质学 物理 光学 地震学 执行机构 量子力学 语言学
作者
Wenyun Shi,Xiao‐Ming Ren
出处
期刊:Procedia Computer Science [Elsevier]
卷期号:208: 509-515 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.procs.2022.10.070
摘要

Maintaining the safe and stable operation of power equipment is the first task of power system operation and maintenance. The equipment in normal operation may have various faults, so it needs to be located, detected and repaired. In order to improve the on-line detection efficiency of electrical equipment, diagnose the operation state of equipment in time and locate faults, this project proposes a multi focus infrared and visible image fusion algorithm based on NSST and adaptive PCNN. Taking the power equipment as the research object, the infrared image of the power equipment is compared with the visible image, and the feature points are selected, so as to realize the image registration. After image registration, the registered visible and infrared images are fused and reconstructed, and the effective features of the two kinds of images are integrated into one image. The target image constructed by fusion not only has thermal energy information, but also has object texture, highlights the target, and can detect the fault location without power failure. It has certain practical significance for quickly removing the fault point of power equipment.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
22秒前
勤恳缘分发布了新的文献求助10
26秒前
科目三应助奋斗的石头采纳,获得10
35秒前
myq完成签到 ,获得积分10
37秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
40秒前
热心的吐司完成签到,获得积分10
42秒前
科研通AI2S应助平常安采纳,获得10
44秒前
酷波er应助勤恳缘分采纳,获得10
44秒前
DJ_Tokyo完成签到,获得积分0
50秒前
LINDENG2004完成签到 ,获得积分10
52秒前
54秒前
雪山飞龙完成签到,获得积分10
58秒前
jlwang完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
wzgkeyantong发布了新的文献求助10
1分钟前
fjmelite完成签到 ,获得积分10
1分钟前
着急的雨雪完成签到,获得积分10
1分钟前
Chloe发布了新的文献求助10
1分钟前
Axs完成签到,获得积分10
1分钟前
Chloe完成签到,获得积分10
1分钟前
王波完成签到 ,获得积分10
2分钟前
大雪完成签到 ,获得积分10
2分钟前
al完成签到 ,获得积分0
2分钟前
lzy完成签到,获得积分10
2分钟前
万默完成签到 ,获得积分10
2分钟前
眯眯眼的安雁完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
Akim应助龙卷风采纳,获得10
3分钟前
刘霆勋发布了新的文献求助50
3分钟前
瘦瘦的枫叶完成签到 ,获得积分10
3分钟前
行走的猫完成签到 ,获得积分10
3分钟前
kisslll完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
CipherSage应助二东采纳,获得10
3分钟前
勤恳缘分发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
amy完成签到,获得积分10
3分钟前
愤怒的念蕾完成签到,获得积分10
3分钟前
二东发布了新的文献求助10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1001
EEG in Childhood Epilepsy: Initial Presentation & Long-Term Follow-Up 500
Latent Class and Latent Transition Analysis: With Applications in the Social, Behavioral, and Health Sciences 500
On the application of advanced modeling tools to the SLB analysis in NuScale. Part I: TRACE/PARCS, TRACE/PANTHER and ATHLET/DYN3D 500
L-Arginine Encapsulated Mesoporous MCM-41 Nanoparticles: A Study on In Vitro Release as Well as Kinetics 500
Haematolymphoid Tumours (Part A and Part B, WHO Classification of Tumours, 5th Edition, Volume 11) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5470493
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4573333
关于积分的说明 14338307
捐赠科研通 4500375
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2465736
邀请新用户注册赠送积分活动 1454070
关于科研通互助平台的介绍 1428755